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AI_Idea_Notes/autoScan_ai_idea.md

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+# AutoScan AI – 자연어 기반 중고차 검색 에이전트
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+### Brief Description  
+AutoScan AI는 사용자의 자연어 입력을 바탕으로 중고차 검색 조건을 자동으로 생성하고, Encar 등 플랫폼의 쿼리로 변환해 결과를 제공하는 대화형 AI 검색 에이전트입니다.
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+### Problem Statement  
+중고차 플랫폼은 필터 기반의 검색 환경이 복잡하고 직관적이지 않아, 비전문 사용자에게 진입장벽이 높고 반복적인 검색 과정이 불편합니다.  
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+### Proposed Solution  
+AutoScan AI는 사용자가 자연스럽게 말하듯 입력한 문장을 이해하고,  
+중고차 검색 조건을 자동으로 분석하여 검색 결과를 요약한 뒤,  
+실제 플랫폼(예: Encar)에서 해당 조건에 맞는 차량 목록으로 바로 연결되는 링크를 제공합니다.
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+예를 들어:
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+- “벤츠 E클래스, 흰색, 5천만 원 이하 디젤차 중 추천해줘”  
+- “3년 이내 주행거리 짧은 SUV 골라줘”  
+- “서울 근처에서 리스 가능한 국산 중형차 알려줘”
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+이처럼 일상 언어로 검색 요청을 하면,  
+→ AI가 필터 조건을 파악하여  
+→ 검색 조건을 자동 구성하고  
+→ **해당 조건이 적용된 검색 결과 링크**를 함께 제공함으로써,  
+사용자가 직접 복잡한 필터를 조작하지 않아도 쉽고 빠르게 차량을 탐색할 수 있도록 도와줍니다.  
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+### Benefits for Mossland  
+- **모스코인(MOC) 보유자 전용 기능 제공** → 유틸리티 강화 및 참여 유도  
+- **현재 운영 중인 서비스에 해당 기능을 통합함으로써**, 신규 유입 및 플랫폼 활성화에 기여   
+- 일반 사용자 대상 서비스 확장으로 브랜드 인지도 및 생태계 가치 상승
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+### Possible Challenges  
+- 외부 플랫폼(Encar 등)의 쿼리 구조 변경에 따른 유지보수 부담  
+- 향후 검색 플랫폼을 다양하게 확장할 수 있는 범용 구조 설계 필요  
+  - 예: 나이키, 루이비통, 헤이딜러, 카카오 쇼핑 등 다른 도메인에 적용될 확장성 고려
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+### Additional Notes  
+장기적으로는 "**자연어로 쇼핑 검색을 해결하는 Mossland의 범용 검색 에이전트 플랫폼**"으로 발전 가능하며,  
+중고차 검색뿐만 아니라 다양한 쇼핑 도메인으로의 확장성이 기대됩니다.
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+- 향후 확장 예시:
+   - **Nike**  
+      사용자가 “20만 원 이하의 흰색 러닝화 보여줘”라고 말하면  
+       → Nike.com에서 해당 조건에 맞는 제품을 필터링하여 요약 리스트와 링크 제공  
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+   - **Louis Vuitton**  
+        사용자가 “클래식한 블랙 가죽 숄더백 추천해줘”라고 말하면  
+       → LouisVuitton.com에서 조건에 맞는 여성 가방을 탐색하여 자동 요약 및 링크 제공  
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+이러한 기능은 다양한 브랜드·커머스 플랫폼에 적용 가능하며,  
+**모스코인(MOC)** 보유자 전용 고급 기능 또는 프리미엄 필터로 연동 가능  
+→ DAO 투표를 통해 우선 연동 브랜드를 선정하거나, 커뮤니티 이벤트에도 활용 가능
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+### Author Information  
+- **Name:** Hyuntae, Cho
+- **Email:** chohyuntae@moss.land  
+- **Submission Date:** April 23, 2025

AI_Idea_Notes/luniverseScan_ai_idea.md

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+# Luniverse Scan AI Agent – 온체인 데이터 요약 및 탐색 지원 AI
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+### Brief Description  
+Luniverse Scan AI Agent는 사용자의 지갑 주소나 트랜잭션 해시를 입력하면,  
+루니버스 스캔 데이터를 조회하여 해당 거래의 주요 정보와 맥락을 요약하고,  
+자연어로 설명된 분석 결과와 함께 직접 확인 가능한 링크를 제공하는 에이전트입니다.
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+### Problem Statement  
+루니버스 기반 DApp 사용자들은 본인의 온체인 거래 내역이나 트랜잭션의 의미를 해석하기 어렵고,  
+기존 스캔 뷰어는 개발자 친화적이지만 일반 사용자에게는 진입장벽이 높습니다.  
+또한 반복적인 탐색과 해석이 수동적으로 이루어져 사용자 경험을 저해하고 있습니다.
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+### Proposed Solution  
+사용자는 다음과 같이 자연어로 요청할 수 있습니다:
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+- “내 지갑에서 최근 받은 보상 내역 알려줘”  
+- “이 트랜잭션이 어떤 보상인지 설명해줘”  
+- “2024년 말까지의 입금만 요약해줘”
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+이런 요청을 받으면 AI가:
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+1. 지갑 주소 또는 트랜잭션 해시를 기반으로 루니버스 스캔 API를 호출  
+2. 관련 거래 정보를 수집하고, 의미 있는 데이터만 요약  
+3. **이해하기 쉬운 자연어로 설명된 요약 결과 + 해당 거래 링크**를 함께 제공
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+이 과정을 통해 사용자는 직접 필터나 날짜 조건 등을 고민하지 않고도  
+내역을 빠르게 파악할 수 있으며, 결과를 확인하고 활용할 수 있습니다.
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+### Benefits for Mossland  
+- 일반 사용자도 온체인 데이터를 **쉽게 이해하고 탐색** 가능  
+- 메타버스와 연결된 보상·트랜잭션 내역을 자연어로 설명해 **사용자 신뢰도 및 참여도 증가**  
+- “내가 받은 DAO 보상 요약”, “보유 지갑 활동 리포트” 등 개인 맞춤형 기능 확장 가능   
+- 커뮤니티/DAO 사용자들이 자신의 지갑을 이해하고, 활동에 기반한 기여를 파악할 수 있게 도와줌
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+### Possible Challenges  
+- 루니버스 스캔 API의 레이트 리밋 또는 지원 범위에 따른 기술적 제약  
+- 트랜잭션 맥락을 정확히 파악하기 위해 필요한 부가 메타데이터 부족 가능성  
+- 다중 조건 검색(예: 특정 기간, 특정 방향의 전송) 처리 시 필터링 로직의 복잡도 증가  
+- 실제 유저의 관심을 반영한 **자연어 응답 최적화(프롬프트 튜닝)** 필요  
+- **루니버스 외의 다른 체인(이더리움, 비트코인 등)으로 확장 시**  
+  체인별 스캔 구조, 응답 포맷, RPC 처리 방식 등 **다양한 기술적 대응 필요**
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+### Additional Notes
+장기적으로는 "**모든 체인 기반 지갑/트랜잭션을 이해하는 범용 AI 분석 도구**"로 발전 가능하며,  
+다양한 체인 기반 스캔 서비스로 확장될 수 있습니다.
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+- 확장 예시:
+   - **이더리움**  
+       사용자가 “이더리움에서 받은 가장 큰 금액 알려줘”라고 입력하면  
+        → 이더스캔 API를 호출해 해당 지갑의 거래 내역을 분석하고  
+        → 가장 높은 입금 트랜잭션을 요약 + 링크 제공
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+    - **비트코인**  
+        사용자가 “이 비트코인 트랜잭션이 입금인지 출금인지 알려줘”라고 말하면  
+        → 해당 트랜잭션 해시를 분석하여 방향 및 잔액 변화 해설 제공
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+이러한 기능은 **MOC 전용 프리미엄 분석 도구**로 제공 가능하며,  
+DAO 대시보드 또는 개인 기여도 평가 시스템에도 연동되어  
+**사용자 중심의 온체인 활동 분석 경험**을 실현할 수 있습니다.
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+### Author Information  
+- **Name:** Hyuntae, Cho  
+- **Email:** chohyuntae@moss.land  
+- **Submission Date:** April 23, 2025